量化之 win 平台下部署与执行定时任务

量化之 win 平台下部署与执行定时任务

该教程在 win 11 的平台下是没问题的,其他版本系统唤醒计算机可能需要自己调试下。创建任务计划执行 python 脚本流程如下:

效果图

每天股市收盘后,任务计划唤醒计算机执行数据更新,指标计算,然后生成自动复盘文档,自动推送到 github ,自动部署静态网站,然后通知到我创建的微信群,这样复盘就省心省力了。

通知到微信群

自动复盘文档归档静态网站

以上效果图全部是由程序自动化完成

创建任务计划

唤醒计算机需要创建任务计划,创建任务计划流程如下:

控制面板,打开任务计划程序

新建任务,并配置重要信息

常规: 使用最高权限

触发器: 设置触发任务条件

操作: 按文件截图配置

条件: 唤醒计算机运行此任务

设置: 按图勾选和选中

唤醒计算机执行 python 脚本所遇到的问题

命令窗口执行 python 脚本环境问题

其实,唤醒计算机执行 python 脚本所在的环境即是命令窗口的 python 环境,所以需要处理命令窗口环境与工程环境一致。

  1. 查看工程 python 环境

  1. 配置命令 python 环境的环境变量

  1. 查看命令 python 环境是否和量化工程环境是否一致

命令窗口执行 python 脚本 ModuleNotFoundError 问题

由于自己写的量化工程代码未能被命令环境识别,所以会出现以上错误,把自己的写的代码被命令窗口发现即可,在任务 python 脚本以下代码即可。

# 添加模块被发现
curPath = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
rootPath = os.path.split(curPath)[0]
sys.path.append(rootPath)

一定要把这代码放在任务脚本的顶部,如下图所示:

执行 python 脚本任务完毕后,win 的任务计划再次触发唤醒计算机唤醒不了的问题

python 脚本执行完毕后,触发计算机睡眠。

触发睡眠的 python 代码,经过测试,这段代码触发的睡眠,任务计划可以再次唤醒计算机,其他的很多代码试验了很多遍,任务计划唤醒不了计算机,不知为啥,直接抄代码即可。

触发睡眠代码

import subprocess
# 执行睡眠命令
subprocess.run(["powershell", "-Command",
                "Add-Type -Assembly System.Windows.Forms; [System.Windows.Forms.Application]::SetSuspendState('Suspend', $false, $false)"])
# 结束该进程
os.system('taskkill /f /im python.exe')

如果任务计划还唤醒不了计算机执行 python 脚本,还需要这样操作

  1. 关闭休眠模式

或许上面的睡眠代码触发了计算机的休眠模式,所以需要关闭休眠模式,命令窗口执行关闭休眠。

关闭休眠模式:Powercfg -H OFF
打开休眠模式:Powercfg -H ON
  1. 修改电源选项

按以下修改电源计划

经过以上的配置,应该能通过 win 的任务计划唤醒计算机执行量化工程的任务 python 脚本了

python 任务脚本示例:

"""
唤醒任务由 win 任务计划程序唤醒,并执行该脚本,
然后设置定时任务
"""

import os
import sys
import time

# 添加模块被发现
curPath = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
rootPath = os.path.split(curPath)[0]
sys.path.append(rootPath)

import schedule
from app.stockapplication import StockApplication

from review.reviewtask import ReviewTask
from review.wechat import send_link, send_msg

is_stop: bool = False


def wake_up():
    global is_stop
    is_stop = False
    # 距离当前时间 4 秒后执行
    job = schedule.every(1).minute
    job.do(start_application, job)

    time.sleep(30)
    send_msg('唤醒计算机成功!')
    # schedule.every().day.at("18:13").do(start_review_doc)
    # 执行计划中的任务
    while True:
        if is_stop:
            break
        schedule.run_pending()
        time.sleep(1)
    send_msg('跳出了循环...')


def start_application(job):
    schedule.cancel_job(job)
    # 项目启动类,能脱离ui运行的项目封装类
    application = StockApplication()
    # 循环执行三次启动
    for i in range(3):
        try:
            application.start(False)
            time.sleep(5)
        except Exception as e:
            print(f'启动失败:{e}')
            send_msg(f'application.start 启动失败:{e}')

    # 生成文档
    start_review_doc()

def start_review_doc():
    send_msg('开始生产自动文档了喔')
    # 项目启动类
    task = ReviewTask()
    df = task.review_data.block_review()
    # 获取code
    code_list = df['code'].tolist()
    url_list = []
    for code in code_list:
        url = task.review_data.block_detail_to_oss(code)
        url_list.append(url)
    # 列表中的元素添加头部
    url_list = list(map(lambda x: f'![]({x})', url_list))
    # 删除 code 列
    df.drop('code', axis=1, inplace=True)
    # 在第二列插入一列
    df.insert(1, '详情', url_list)
    task.docFile.dataframe_to_md(df)
    url = task.docFile.finish_file()
    send_link(url)

    # 1 分钟后睡眠
    job = schedule.every(15).seconds
    job.do(sleep, job)


def sleep(job):
    schedule.cancel_job(job)
    send_msg('计算机开始睡眠中...')
    global is_stop
    is_stop = True
    time.sleep(60)
    # 停止任务
    # schedule.clear()
    # # 唤醒计算机
    print('睡眠中...')
    # 睡眠
    # os.system("rundll32.exe powrprof.dll,SetSuspendState 0,1,0")
    import subprocess
    # 执行睡眠命令
    subprocess.run(["powershell", "-Command",
                    "Add-Type -Assembly System.Windows.Forms; [System.Windows.Forms.Application]::SetSuspendState('Suspend', $false, $false)"])
    # 结束该进程
    os.system('taskkill /f /im python.exe')


if __name__ == '__main__':
    wake_up()
    # time.sleep(10)
    # print('执行了程序')

按上面的配置完毕后,其实也已经是部署完毕了,因为已经能通过命令窗口直接运行量化工程的 python 脚本了

下期写写量化界面 PyQt 吧,这部分还没写完

这么好看的界面究竟是怎么搭建的呢?很简单,下期解密

回测界面

右侧回测界面交易股票点击,查看回测策略买卖点是否正确

总结于 2023 年 5 月 16 日 22:27:55

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